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PyTorch

torch在英文中是火炬的意思。

PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 的人工智能研究小组（FAIR）开发。它在数据科学和深度学习社区中非常流行，原因如下：

由来​

torch​

  1. 背景和历史：
  • torch 是一个早期的开源机器学习库，最初由 Ronan Collobert、Koray Kavukcuoglu 和 Clement Farabet 在 2002 年开发。它使用 Lua 语言，并在神经网络和深度学习社区中得到了广泛的应用。
  • torch7 是这个框架的一个重要版本，提供了高效的张量计算和自动微分功能。
  1. 特点：
  • 基于 Lua 语言开发，提供了多维数组（张量）计算、神经网络模块、优化算法等功能。
  • 在深度学习兴起初期，torch 在学术界和一些工业界应用中得到了广泛使用。

PyTorch​

  1. 起源：
  • PyTorch 是由 Facebook 的人工智能研究团队（FAIR）在 2016 年发布的，它是基于 torch 的理念和功能重新用 Python 实现的深度学习框架。
  • 主要开发人员包括 Adam Paszke、Sam Gross、Soumith Chintala 等人。
  1. 特点：
  • 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，使得模型的构建和调试更加灵活和直观。这个特点在研究和开发中非常有用。
  • Python 原生支持：与 torch 不同，PyTorch 使用 Python 作为主要语言，利用了 Python 生态系统的优势，吸引了大量开发者。
  • 强大的社区支持：PyTorch 拥有一个活跃的社区，提供了丰富的教程、文档和开源项目。
  1. 与 torch 的关系：
  • 继承和发展：PyTorch 可以被视为 torch 的继承者，它在 torch 的基础上发展而来，但采用了更加现代和流行的 Python 语言，同时引入了许多新特性（如动态计算图）。
  • 功能相似但实现不同：虽然两者在许多核心功能上相似（如张量计算、自动微分等），但 PyTorch 的实现方式和使用体验更加现代化和用户友好。

特点​

  1. 动态计算图：
  • PyTorch 使用动态计算图（Dynamic Computational Graph），这意味着计算图在运行时构建。这使得调试和开发更加直观和灵活，因为用户可以在每个步骤中检查和修改计算图。
  • 与之对比，TensorFlow 1.x 使用静态计算图（Static Computational Graph），需要在运行前定义好计算图。这在一定程度上增加了调试和开发的复杂性。
  1. 易用性：
  • PyTorch 的 API 设计简洁、易于使用，符合 Python 的编程习惯。这使得新手和研究人员能够快速上手，并高效地进行模型开发和实验。
  1. 强大的社区支持：
  • PyTorch 拥有一个活跃和庞大的社区，提供了丰富的资源、教程、开源项目和技术支持。这极大地促进了 PyTorch 的普及和发展。
  1. 广泛应用于研究：
  • 由于其灵活性和易用性，PyTorch 在学术研究界得到了广泛应用。许多前沿的深度学习研究论文和项目都是基于 PyTorch 开发的。
  • 这也推动了更多研究人员和学生选择 PyTorch 作为他们的首选深度学习框架。
  1. 与其他工具和库的集成：
  • PyTorch 可以很好地集成到其他数据科学和机器学习工具和库中，如 NumPy、Pandas 等。
  • PyTorch 还支持与其他框架的互操作性，如 TensorFlow 和 ONNX（Open Neural Network Exchange），这使得模型的跨平台部署和互操作变得更加容易。